Écart Type avec Python

La première fonction provient de numpy, et la seconde méthode provient de pandas. Consultez l'exemple de calcul de l'écart type pour le champ work_year :


              123456789101112
            
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/update/ds_salaries_statistics', index_col = 0)

# Calculate the standard deviation using the function from the NumPy library
std_1 = np.std(df['salary_in_usd'])
# Calculate the standard deviation using the function from the pandas library
std_2 = df['salary_in_usd'].std()

print('The standard deviation using NumPy library is', round(std_1, 2))
print('The standard deviation using pandas library is', round(std_2, 2))

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Section 3. Chapitre 5

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Contenu du cours

Apprendre les Statistiques avec Python

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2. Moyenne, Médiane et Mode avec Python

Examiner le Jeu de Données Calcul des Valeurs Moyenne et Médiane avec Python Statistiques Avec Pandas Calculer la Moyenne et la Médiane des Salaires

3. Variance et Écart Type

Variance de la Population Variance d'Échantillon Calculer la Variance avec Python Écart Type Écart Type avec Python Calcul du Variance et de l'Écart Type

4. Covariance contre Corrélation

Covariance Corrélation Quiz sur la Covariance et la Corrélation Calcul de la Covariance et de la Corrélation

5. Intervalle de Confiance

6. Tests Statistiques

Qu'est-ce Qu'un Test T Hypothèses Test T Mathématiquement Test Unilatéral et Test Bilatéral Hypothèses du t-test Réalisation d'un Test T dans Python Réaliser un Test T Test t Apparié

Écart Type avec Python

La première fonction provient de numpy, et la seconde méthode provient de pandas. Consultez l'exemple de calcul de l'écart type pour le champ work_year :


              123456789101112
            
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/update/ds_salaries_statistics', index_col = 0)

# Calculate the standard deviation using the function from the NumPy library
std_1 = np.std(df['salary_in_usd'])
# Calculate the standard deviation using the function from the pandas library
std_2 = df['salary_in_usd'].std()

print('The standard deviation using NumPy library is', round(std_1, 2))
print('The standard deviation using pandas library is', round(std_2, 2))

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